Tedarik
zinciri içindeki tesislerin yerlerinin belirlenmesi, aralarındaki ürün
akışlarının maliyeti minimize edecek şekilde optimize edilmesi tedarik zinciri
ağ tasarımı (TZAT) problemi olarak karşımıza çıkmaktadır. TZAT problemleri
NP-zor sınıfına girmektedir. Dolayısıyla çoğu araştırmacı tarafından üzerinde
çalışılan bir konudur. Ancak literatürde araştırmacıların adil karşılaştırmalar
yapabileceği test problemler mevcut değildir. Bu sebeple, küçük boyuttan büyük
boyuta kadar iki, üç ve dört aşamalı olmak üzere 450 adet TZAT test problemi
geliştirilmiş, matematiksel olarak da modellenmiştir. Problemin çözüm
karmaşıklığından dolayı biri genetik algoritma diğeri de melez sezgisel bir
yaklaşım olmak üzere iki farklı çözüm yöntemi önerilmiştir. Önerilen
yaklaşımlar geliştirilen test problemlere uygulanmış ve karşılaştırmalar
yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre önerilen sezgisel yaklaşımlar küçük
boyutlu problemler için CPLEX ile elde edilen optimal sonuçları yakalamış,
büyük boyutlu problemler için ise çok daha kısa sürede kabul edilebilir
sonuçlar elde etmiştir.
Tedarik zinciri ağ tasarımı karma tamsayılı programlama genetik algoritma melez sezgisel algoritma.
Determining positions and counting of actors,
amount of product flow between and decreasing transportation costs are handled
as a network design problem in supply chain management. Supply chain network
design (SCND) problem belongs to the class of NP-hard problems. It has
therefore appealed to a number of researchers’ close attention. However,
existing literature lacks of common benchmark instances for forward SCND
problems so as to make a fair comparison between developed and applied
heuristic approaches. To this end, 450 new benchmark instances ranging from
small to large size for forward SCND problems with two, three and four-echelon
are generated and a mathematical model for each of the problems is formulated.
Due to the complexity issues, we develop two heuristic solution approaches,
genetic algorithm (GA) and hybrid heuristic algorithm (HHA), and we apply them
to the large pool of benchmark instances. Comparative experiments show that
both the GA and HHA can yield feasible solutions in much less computational
time and, in particular, outperforms CPLEX regarding the solution quality as
the number of echelon grows.
Supply chain network design mixed integer programming genetic algorithm hybrid heuristic algorithm
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Publication Date | August 17, 2018 |
Published in Issue | Year 2018 Volume: 24 Issue: 4 |